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    python 自动抓取分析房价数据——安居客版

    中秋回家,顺便想将家里闲置的房子卖出去。第一次卖房,没经验,于是决定委托给中介。中介要我定个价。最近几年,房价是涨了不少,但是长期在外,也不了解行情。真要定个价,心里还没个数。网上零零散散看了下,没有个系统的感知。心想,身为一代码农,为何要用这种低效的方式去了解房价。于是,就有了今天这篇专栏,也是继上篇《python 自动抓取分析文章阅读量——掘金专栏版》json 爬虫的一个补充。这次要抓取的房价来自安居客,西双版纳房价数据(其他房产相关的垂直平台还未覆盖)。之所以说是上一篇的补充,因为,这次数据来自 html 。废话不多说,撸起袖子开始干。

    01

    [PHP] PHP 7.4.4错误修复版本的更改日志

    核心: 修复了错误#79329(一个空字节后get_headers()默默地被截断)(CVE-2020-7066) 修复了错误#79244(PHP在解析INI文件时崩溃)的问题。 修复了错误#63206(restore_error_handler无法还原以前的错误掩码)。 COM: 修复了错误#66322(COMPersistHelper :: SaveToFile可以保存到错误的位置)。 修复了错误#79242(COM错误常量与x86上的com_exception代码不匹配)。 修复了错误#79247(垃圾收集变体对象段错误)。 修复了错误#79248(遍历空的VT_ARRAY会引发com_exception)。 修复了错误#79299(com_print_typeinfo打印重复的变量)。 修复了错误#79332(永远不会释放php_istreams)。 修复了错误#79333(com_print_typeinfo()泄漏内存)。 CURL: 修复了错误#79019(复制的cURL处理上载空文件)。 修复了错误#79013(发布带有curl的curlFile时缺少Content-Length)。 DOM: 修复了错误#77569 :(在DomImplementation中写入访问冲突)。 修复了错误#79271(DOMDocumentType :: $ childNodes为NULL)。 Enchant: 修复了错误#79311(在大端架构下,enchant_dict_suggest()失败)。 EXIF: 修复了错误#79282(在exif中使用未初始化的值)(CVE-2020-7064)。 Fileinfo: 修复了错误#79283(libmagic补丁中的Segfault包含缓冲区溢出)。 FPM: 修复了错误#77653(显示运行者而不是实际的错误消息)。 修复了错误#79014(PHP-FPM和主要脚本未知)。 MBstring: 修复了错误#79371(mb_strtolower(UTF-32LE):php_unicode_tolower_full处的堆栈缓冲区溢出)(CVE-2020-7065)。 MySQLi: 修复了错误#64032(mysqli报告了不同的client_version)。 MySQLnd: 已实现FR#79275(在Windows上支持auth_plugin_caching_sha2_password)。 Opcache: 修复了错误#79252(预加载会导致php-fpm在退出过程中出现段错误)。 PCRE: 修复了错误#79188(preg_replace / preg_replace_callback和unicode中的内存损坏)。 修复了错误#79241(preg_match()上的分段错误)。 修复了错误#79257(重复的命名组(?J),即使不匹配,也更倾向于最后一种选择)。 PDO_ODBC: 修复了错误#79038(PDOStatement :: nextRowset()泄漏列值)。 反射: 修复了错误#79062(具有Heredoc默认值的属性对于getDocComment返回false)。 SQLite3: 修复了bug#79294(:: columnType()在SQLite3Stmt :: reset()之后可能失败。 标准: 修复了错误#79254(没有参数的getenv()未显示更改)。 修复了错误#79265(将fopen用于http请求时,主机标头注入不当)。 压缩: 修复了错误#79315(ZipArchive :: addFile不支持开始/长度参数)。

    01

    使用python抓取婚恋网用户数据并用决策树生成自己择偶观

    之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,总体的感觉是上面的用户数据要么基本不填要么一看就很假,周围的一些老司机建议可以在花田网上看下,数据质量确实高很多,唯一的缺点就是上面的数据不给爬,搜索用户的API需要登录,而且只显示三十多个用户的信息。刚好我需要的数据也很少,就把搜索条件划分的很细,每次取到的数据很小,但最终汇集的数量还是相当可观的,最终获取了位置在上海年龄22-27共计2000个左右的用户数据。填写好spider.py中的用户名和密码,直接运行这个文件就可以爬取数据,因为数据量不大,很快就可以运行完毕,存储在mongodb中的数据如下:

    02

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